Baseline Soil and Water Quality for Sustainable Agriculture–Aquaculture Systems in Keerom, Papua, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Tropical frontier regions such as Keerom Regency in Papua, Indonesia, face increasing pressure to expand food production under the National Strategic Projects (PSN) for food security. However, the absence of baseline data on soil fertility and water quality constrains the design of sustainable management practices. This study evaluated the temporal variation in soil chemical properties and aquaculture water quality to establish scientific benchmarks for site-specific interventions. Soil samples from chilli pepper (Capsicum annuum) farms were collected across resting, early growth, pre-harvest, and intercropping stages, while water samples from catfish (Clarias spp.) ponds were obtained during larval, grow-out, and harvest phases. Soil pH declined from 6.5 to 4.4, accompanied by reductions in total N, P, and K and a gradual rise in EC, indicating nutrient depletion and increasing acidity. In aquaculture ponds, DO levels decreased while Ammonium and nitrite accumulated during intensive feeding, suggesting excessive organic loading and incomplete nitrification. These results reveal critical limitations in both systems that reduce productivity and environmental resilience. The findings provide essential baseline data for nutrient management, fertilizer optimization, and water-quality control, forming a scientific foundation for future integrated agriculture–aquaculture (IAA) development to strengthen regional and national food-security initiatives in Papua.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».